Hier is een ontwerp voor een LangChain-agent die aanpasbare interactiestromen voor een klantenservice chatbot op een e-commerce site mogelijk maakt. Het systeem ondersteunt vertakkende dialoogpaden, dynamische validatie en real-time aanpassing van reacties, met voorbeeldprompttemplates, ketenconfiguraties en codefragmenten. --- ### 1. Overzicht van de aanpak - **Vertakkende dialoogpaden:** Gebaseerd op gebruikersinput en voorkeuren, wordt de stroom dynamisch aangepast. - **Dynamische validatie:** Gebruikersinvoer wordt gevalideerd met feedback en foutmeldingen. - **Real-time aanpassing:** De chatbot past reacties aan op basis van gedrag en voorkeuren. - **Error handling:** Foutieve invoer wordt duidelijk afgehandeld met passende berichten. --- ### 2. Belangrijke componenten - **PromptTemplates**: voor gestructureerde communicatie. - **Chains**: voor logica, inclusief vertakkingen en validaties. - **Tools en custom functies**: voor dynamische validatie en stroomcontrole. --- ### 3. Voorbeeld PromptTemplate ```python from langchain.prompts import PromptTemplate # Vraag om het probleem of de vraag van de gebruiker vraag_template = PromptTemplate( template="Hallo! Hoe kan ik u vandaag helpen? Beschrijf uw probleem of vraag.", input_variables=[] ) # Keuzemenu voor categorie categorie_template = PromptTemplate( template="Kunt u aangeven over welke categorie uw vraag gaat?\n" "1. Bestelling\n" "2. Retourneren\n" "3. Productinformatie\n" "4. Overig\n" "Beantwoord met het nummer van de categorie.", input_variables=[] ) # Validatie en vervolgafhankelijkheid # (Wordt later in code geïmplementeerd) ``` --- ### 4. Ketenconfiguratie met vertakkingen en validatie Gebruik `SequentialChain` en conditionele logica mogelijk via custom functies. ```python from langchain.chains import SequentialChain from langchain.chat_models import ChatOpenAI from langchain.prompts import PromptTemplate # Initialize LLM llm = ChatOpenAI(model="gpt-4", temperature=0) # Stap 1: Vraag probleem vraag_chain = llm | vraag_template # Stap 2: Vraag categorie categorie_chain = llm | categorie_template # Stap 3: Validatie en vertakking def valide_categorie(input_text): if input_text.strip() in ["1","2","3","4"]: return int(input_text.strip()) else: raise ValueError("Ongeldige invoer. Kies een nummer tussen 1 en 4.") # Stap 4: Afhankelijk van categorie, vervolg def vervolg_stroom(categorie): if categorie == 1: return "Je hebt gekozen voor Bestelling. Wat is uw ordernummer?" elif categorie == 2: return "Je hebt gekozen voor Retourneren. Kunt u uw ordergegevens geven?" elif categorie == 3: return "Je hebt gekozen voor Productinformatie. Over welk product wilt u meer weten?" else: return "Kunt u uw vraag verder toelichten?" # Implementatie van flow def klantenservice_flow(): probleem = vraag_chain.run() categorie_input = categorie_chain.run() try: categorie_num = valide_categorie(categorie_input) vervolg = vervolg_stroom(categorie_num) return vervolg except ValueError as e: return str(e) ``` --- ### 5. Dynamische reactieaanpassing - **Aanpassing op basis van gebruikersgedrag:** Bijvoorbeeld, bij meerdere foutieve invoer, verlaag het temperatuur van de LLM of bied meer gestructureerde opties. - **Voorbeeld:** Als gebruiker herhaaldelijk invalid invoert, wordt een meer gestructureerde keuzelijst aangeboden. ```python def aangepaste_stroom(fouten_telling): if fouten_telling >= 3: return "Omdat u problemen ondervindt, bied ik u nu een keuzemenu met duidelijke opties." else: return "Probeer alstublieft opnieuw uw keuze te maken." ``` ### 6. Foutafhandeling en gebruikersfeedback - Bij foutieve invoer wordt een duidelijke melding gegeven en wordt de gebruiker gevraagd opnieuw te proberen. - Implementatievoorbeeld: ```python def vraag_categorie_met_validatie(): fouten = 0 while fouten < 3: input_categorie = input("Kunt u aangeven over welke categorie uw vraag gaat? ") try: categorie = valide_categorie(input_categorie) return categorie except ValueError: fouten += 1 print("Ongeldige invoer. Kies een nummer tussen 1 en 4.") # Na 3 fouten print("Het lijkt erop dat u moeite heeft met het kiezen. Wilt u hulp of een direct contact?") # Mogelijkheid tot doorverwijzing of afsluiten ``` --- ### 7. Beperkingen - **Gebruikerservaring:** Fouten worden goed afgehandeld, maar bij herhaaldelijke fouten kan de flow frustrerend worden. Het is belangrijk om tijdig hulp of opties voor menselijke doorverwijzing te bieden. - **Flexibiliteit:** Complexere vertakkingen vereisen uitgebreide conditionele logica en kunnen de stroom complex maken. Het is aanbevolen om modulariteit en herbruikbare functies te gebruiken. - **Real-time aanpassing:** Het systeem kan beperkt zijn door de beschikbare context en de snelheid van verwerking; optimalisaties kunnen nodig zijn voor grote trafiek. --- ### Samenvatting Met bovenstaande structuur ontwikkel je een LangChain-agent die: - Vertakkingen ondersteunt op basis van gebruikerskeuzes. - Validatie van invoer dynamisch en duidelijk afgehandeld. - Reacties en stroom worden aangepast op gedrag en voorkeuren. - Foutmeldingen helder en gebruikersgericht zijn. Voor verdere verbetering kun je ook gebruik maken van custom tools, contextbewaking en user profiling voor nog meer personalisatie.

Of course. Here is a comprehensive design for a LangChain agent tailored for an e-commerce customer support chatbot, focusing on customizable flows, dynamic validation, and real-time adaptation. ### Core Architecture Overview We'll design a **Hierarchical Agent System**: 1. **Orchestrator Agent (Router):** Determines the user's high-level intent. 2. **Specialist Sub-Agents (Tools/Chains):** Handle specific, well-defined tasks (e.g., order status, returns, product recommendations). 3. **Memory:** Maintains context of the conversation (user preferences, past interactions, current state). 4. **Validation & Flow Control:** Logic to manage dialogue paths and validate inputs before passing them to LLMs. This structure allows for flexible branching, as the Orchestrator can decide which specialist to call next based on the conversation's state. --- ### 1. Defining Branching Dialogue Paths We use **prompt templates** with explicit instructions and **few-shot examples** to guide the LLM's reasoning for branching. **a) Orchestrator Agent Prompt Template** This agent's job is to classify the user's intent and route to the correct sub-agent. ```python from langchain.prompts import PromptTemplate orchestrator_template = """ You are the customer support orchestrator for "ShopFast" e-commerce. Your ONLY task is to analyze the user's input and current conversation context to determine the most appropriate next step. Do not answer the query yourself. Just choose a tool. **Available Tools (Intents):** - order_status: For questions about order tracking, delivery dates, or order history. - initiate_return: For starting a return or exchange process. - product_info: For questions about product features, availability, or recommendations. - billing_support: For issues with payments, refunds, or invoices. - human_agent: If the user is frustrated, the request is extremely complex, or all else fails. **Conversation Context:** {history} **User's Latest Input:** {input} **Instructions:** 1. Analyze the user's input and context. 2. Strictly output ONLY the name of the most relevant tool from the list above. 3. If the user changes the subject, you must change the tool accordingly. **Output:** """ ORCHESTRATOR_PROMPT = PromptTemplate.from_template(orchestrator_template) ``` **b) Specialist Agent Prompt Template (Example: Order Status)** Each specialist has a detailed prompt to handle its specific flow. ```python order_status_template = """ You are an expert at handling order status inquiries for ShopFast. Your goal is to retrieve order details and provide a helpful, accurate update. **User's Order History (Context):** {order_history} **Current Conversation Context:** {chat_history} **User's Input:** {input} **Instructions:** - First, if an order number is provided, use the `get_order_status` function to fetch data. - If no order number is given, politely ask the user for their order number. - If the user provides an invalid order number (e.g., not found), apologize and ask them to double-check it. - Once you have the data, present it clearly: Order #, Items, Status (Shipped/Delivered), and Tracking Link (if available). - After resolving the query, ask if you can help with anything else. **Response:** """ ORDER_STATUS_PROMPT = PromptTemplate.from_template(order_status_template) ``` --- ### 2. Validating User Inputs Dynamically We use **Pydantic** models with LangChain's `StructuredOutputParser` to validate LLM outputs and custom functions to validate user inputs *before* sending them to costly LLM calls. **a) Validating a User-Provided Order Number (Example)** This function acts as a "tool" for the agent and includes validation logic. ```python from langchain.tools import tool from typing import Optional @tool def get_order_status(order_number: str) -> str: """Fetches the status of a valid order. Validates the order number format first.""" # 1. Dynamic Input Validation if not order_number.startswith("SF-") or len(order_number) != 12: # Graceful error handling - this message is sent to the user return "Error: The order number format is invalid. Please ensure it starts with 'SF-' and is 12 characters long (e.g., 'SF-12345678')." # 2. Simulate a database lookup fake_order_database = { "SF-12345678": {"status": "Shipped", "items": ["Wireless Headphones", "USB-C Cable"], "tracking": "https://tracking.com/abc123"}, "SF-87654321": {"status": "Delivered", "items": ["Running Shoes"], "tracking": None} } order_data = fake_order_database.get(order_number) if order_data is None: # Graceful error handling for not found return f"Error: I couldn't find an order with the number {order_number}. Please check the number and try again." # 3. Return formatted success message return f"Order {order_number}:\nStatus: {order_data['status']}\nItems: {', '.join(order_data['items'])}\nTracking: {order_data['tracking'] or 'Not available'}" ``` --- ### 3. Adapting Responses in Real-Time with Memory **ConversationBufferWindowMemory** keeps a rolling window of the conversation, allowing the agent to adapt to the immediate context. ```python from langchain.memory import ConversationBufferWindowMemory from langchain.chains import ConversationChain # Create memory that retains the last 5 exchanges agent_memory = ConversationBufferWindowMemory(k=5, memory_key="history", return_messages=True) # Example of integrating memory into a chain llm = ChatOpenAI(model_name="gpt-3.5-turbo", temperature=0) # Use a low temperature for more deterministic, reliable agent behavior orchestrator_chain = LLMChain( llm=llm, prompt=ORCHESTRATOR_PROMPT, verbose=True, # Helpful for debugging memory=agent_memory # Memory is passed to the prompt ) ``` --- ### 4. Putting It All Together: Agent Configuration This is a simplified multi-step agent execution loop. ```python from langchain.agents import AgentType, initialize_agent, Tool from langchain.schema import AgentAction, AgentFinish # 1. Define the specialist tools tools = [ Tool( name="Order Status Specialist", func=get_order_status, # The function we defined above description="Useful for when a user asks about the status of their order. Input should be a valid order number." ), # ... Add other tools for returns, product info, etc. Tool( name="Human Agent", func=lambda x: "I'm connecting you with a live support agent now. Please hold...", description="Use if the user is angry, confused, or the request is too complex. Input is ignored." ) ] # 2. Initialize the Agent with tools and memory agent = initialize_agent( tools, llm, agent=AgentType.STRUCTURED_CHAT_ZERO_SHOT_REACT_DESCRIPTION, # Good for using tools with structured input verbose=True, memory=agent_memory, handle_parsing_errors=True # Crucial for graceful error handling ) # 3. Custom execution function (simplified example) def run_agent(user_input): try: # The agent uses the orchestrator logic to choose a tool and the specialist prompt to generate a final answer. response = agent.run(user_input) return response except Exception as e: # Catch any parsing or other errors from the agent framework itself return "I apologize, but I encountered an error processing your request. Please try rephrasing your question." # 4. Simulate an interaction user_messages = [ "Hi, I want to know where my order is.", "My order number is SF-12345678.", "Actually, can I return it?" ] for message in user_messages: print(f"User: {message}") response = run_agent(message) print(f"Agent: {response}\n") ``` **Expected Output:** ``` User: Hi, I want to know where my order is. Agent: I'd be happy to help you track your order. Could you please provide your order number? It should look like 'SF-12345678'. User: My order number is SF-12345678. Agent: Order SF-12345678: Status: Shipped Items: Wireless Headphones, USB-C Cable Tracking: https://tracking.com/abc123 Is there anything else I can help you with today? User: Actually, can I return it? Agent: (Orchestrator routes to 'initiate_return' tool) I can help you start a return for order SF-12345678. Could you tell me the reason for the return? ``` --- ### Key Constraints & UX Considerations 1. **Graceful Error Handling:** As shown, every tool and function must validate input and return clear, user-friendly error messages—**never raw exceptions or LLM reasoning logs**. 2. **User Control:** Always provide users with a clear way to exit a flow (e.g., "type 'start over' or 'agent' to speak to a person"). 3. **Transparency:** Make it clear when the user is talking to an AI. Avoid making the agent pretend to be human. 4. **Performance:** Validate inputs *before* calling the LLM (e.g., check order number format) to reduce latency and cost. 5. **Usability:** Keep the `temperature` parameter low (`0` or `0.1`) for agent chains to ensure reliable, deterministic tool selection and fact-based responses. 6. **Fallback Strategy:** The `human_agent` tool is a critical fallback. The orchestrator should be trained to recognize frustration, complexity, and repeated failures to trigger it. This design provides a robust foundation that you can extend by adding more specialist tools, integrating with real databases and APIs, and refining the prompts based on real-user interactions.